经典人脸识别算法小结——EigenFace, FisherFace & LBPH（上）

男娘i 2022-05-31 07:08 621阅读 0赞

该文章由下面两部分组成：

1).[经典人脸识别算法小结——EigenFace, FisherFace & LBPH（上）][EigenFace_ FisherFace _ LBPH]，这部分介绍人脸开源库，和图片的读取等准备工作。

2).[经典人脸识别算法小结——EigenFace, FisherFace & LBPH（下）][EigenFace_ FisherFace _ LBPH 1]，这部分介绍三种人脸识别算法。

1. 人脸数据库

在开始之前，首先介绍几个常用的开源face database，上面可以下载人脸图像作为学习算法的数据库。目前可以开放的数据库比较多，而且其中一些也有特别的针对性，本文我们将用到的是AT&T Laboratories Cambridge开放的ORL数据库，可以[点击链接][Link 1]，下载数据库。该数据库一共包含了40个人的人脸数据，每一组有10张不同条件下的照片，可以[点击链接预览][Link 2]。

另外还有很多其他的数据库，可以参考：

1）.[人脸数据库汇总][Link 3]

2）.[FaceDataset常用的人脸数据库][FaceDataset]

3）.[常用人脸数据库][Link 4]

2. 人脸数据读取

由于图片较多，需要先得到一个图片的list，再按照list一个个去读，比较方便。程序如下，如果对里面的函数不了解，可以参考[VS编译——C/C++遍历库目录得到附加依赖项列表][VS_C_C]，里面的两篇参考博客中有详细的讲解。

#include<io.h>  //for _findxxxx function
    #include<iostream>  
    #include<string>  
    #include<vector>  
    #include<direct.h>//for _chdir()  
    #include<fstream>  
    
    using namespace std;
    
    int getList(string dir, string fileType, vector<string> &fileList, string label);
    int cf_findFileFromDir(string mainDir, vector<string> &files);
    
    int main()
    {
    	string dir = "D:\\Opencv Picture\\Face\\ORL";//需要读取的文件夹路径
    	const char *pDir = dir.c_str();
    	vector<string> fileList;
    	_chdir(pDir);//设置工作路径  
    	ofstream list;
    	//以写入的方式打开.txt文件，没有的话就创建该文件  
    	list.open("d:\\Opencv Picture\\Face\\list.txt", ios::out);
    	cf_findFileFromDir(dir, fileList);
    	for (vector<string>::iterator it = fileList.begin(); it < fileList.end(); ++it)
    	{
    		list << *it << '\n';
    	}
    	list.close();
    	return 0;
    }
    
    int cf_findFileFromDir(string mainDir, vector<string> &fileList)
    {
    	fileList.clear();
    	const char *dir = mainDir.c_str();
    	_chdir(dir);//设置工作
    
    	long long hFile;
    	_finddata_t fileinfo;
    
    	if ((hFile = _findfirst("*.*", &fileinfo)) != -1)
    	{
    		do
    		{
    			if ((fileinfo.attrib & _A_SUBDIR))//找到文件夹(找到子目录，且没有读写限制)  
    			{
    				if (strcmp(fileinfo.name, ".") != 0 && strcmp(fileinfo.name, "..") != 0)//"."和".."分别代表当前目录和父级目录，读取文件时，前两个会检测到这两个，这里是为了避开他们
    				{
    					//获取子目录的路径
    					char subdir[_MAX_PATH];
    					strcpy_s(subdir, dir);
    					strcat_s(subdir, "\\");
    					strcat_s(subdir, fileinfo.name);
    					string label_t = fileinfo.name;
    
    					/*int pos = label.find("s");
    					label.erase(pos, 1);*/
    					string label = label_t.substr(1, label_t.length()-1);
    
    					//读取子目录下的.pgm
    					string filetype="*.pgm";
    					getList(subdir,filetype,fileList,label);
    				}
    			}
    
    		} while (_findnext(hFile, &fileinfo) == 0);
    		_findclose(hFile);
    		return 1;
    	}
    	else
    		return -1;
    }
    
    //在dir路径下读取fileType类型的文件，在fileList下保存文件的地址，label保存标签值
    int getList(string dir,string fileType, vector<string> &fileList,string label)
    {
    	const char *pDir = dir.c_str();
    	_chdir(pDir);//设置工作路径  
    
    	struct _finddata_t fileinfo;
    	long long hFile;//类型很关键，win10一定要long long类型  
    	if ((hFile = _findfirst(fileType.c_str(), &fileinfo)) == -1)
    		return -1;
    	else {
    		do {
    			cout << fileinfo.name << endl; //显示文件名字
    			string finalDir=dir;
    			finalDir = finalDir + "\\" + fileinfo.name+";"+label;
    			fileList.push_back(finalDir);
    		} while (_findnext(hFile, &fileinfo) == 0);
    	}
    	return 0;
    }

生成的list.txt如下，分号前面的是图片的路径，空格后面是图片对应的label。

![70][]

[EigenFace_ FisherFace _ LBPH]: http://blog.csdn.net/kuweicai/article/details/79306661
[EigenFace_ FisherFace _ LBPH 1]: http://blog.csdn.net/kuweicai/article/details/79330524
[Link 1]: http://www.cl.cam.ac.uk/research/dtg/attarchive/facedatabase.html
[Link 2]: http://www.cl.cam.ac.uk/research/dtg/attarchive/facesataglance.html
[Link 3]: http://blog.csdn.net/garfielder007/article/details/49950713
[FaceDataset]: http://blog.csdn.net/chenriwei2/article/details/50631212
[Link 4]: http://blog.csdn.net/lishuiwang/article/details/47148887
[VS_C_C]: http://blog.csdn.net/kuweicai/article/details/78785018
[70]: /images/20220531/41a4e5bf6e89478dbd54209b7231fa15.png